In einer neuen Studie der Researcher für Robeco Quant Fixed Income Joris Blonk und Philip Messow werden zwei bekannte Methoden verglichen, die zur Konstruktion von Faktorportfolios für Unternehmensanleihen Anwendung finden – der integrierte und der gemischte Ansatz.
12.09.2024 | 09:37 Uhr
Unserer Meinung nach führt ein integrierter Ansatz zu höheren und robusteren Information Ratios in verschiedenen Spread- und Zinsumfeldern. Vor allem Value-Traps sind für den Unterschied in der Performance zwischen den beiden Ansätzen verantwortlich.
Zwei Wege zu einem Multifaktor-Portfolio
Bei der Konstruktion eines Multifaktor-Portfolios können wir
zwischen zwei Ansätzen wählen. Beim ersten Ansatz wird in mehrere Portfolios
investiert, die jeweils auf einem einzigen Faktor basieren: das wäre der
„gemischte“ Ansatz. Beim zweiten Ansatz wird ein Portfolio unter Verwendung
eines Multifaktor-Signals aufgebaut: das ist der „integrierte“ Ansatz. Um
herauszufinden, welcher Ansatz der beste ist, baut unsere neue Studie auf
früheren Arbeiten auf dem Aktienmarkt auf2. Dazu werden Portfolios
basierend auf Information Ratios (IRs) verglichen. Diese misst die Stabilität
der Outperformance des Portfolios, wobei der Wert umso höher ist, je stabiler
die Outperformance ist.3
Doch inwiefern genau führen diese beiden Ansätze zu unterschiedlichen
Portfolios? Betrachten wir ein Beispiel anhand von zwei Faktoren: Value und
Momentum. Bei einem gemischten Ansatz würden zunächst ein Value-Portfolio sowie
ein Momentum-Portfolio separat konstruiert und dann in beide investiert. Daher
könnte eine Anleihe aufgenommen werden, die beim Value gut, beim Momentum
jedoch schlecht abschneidet.
Beim integrierten Ansatz hingegen wird zunächst ein Multifaktor-Score berechnet
und dann ein einzelnes Portfolio anhand dieses Scores aufgebaut. Daher werden
hier Anleihen bevorzugt, die bei beiden Faktoren zumindest leicht positiv
abschneiden.
Daten und Methodik
In unserer Studie werden die gemischten und integrierten Ansätze auf dem Markt für Unternehmensanleihen in USD von 1994 bis 2022 bewertet. Betrachtet man zunächst die Faktorportfolios für diese Ansätze im High-Yield-Bereich, so ist festzustellen, dass beide zu einem positiven IR über 1 führen. Beachten Sie, dass in Zeiten steigender/fallender Zinssätze oder Credit Spreads beide Ansätze zu höheren Renditen als der Markt führen. Dies deutet darauf hin, dass Multifaktor-Anlagen in Unternehmensanleihen in jedem Fall eine robuste Strategie in verschiedenen Marktumgebungen sind, wenn die steigenden Zinssätzen der letzten Jahre einbezogen werden.
Es kommt allerdings darauf an, wie die Anleihen ausgewählt
werden, und dies führt zu einer höheren IR für den integrierten Ansatz in allen
Marktumgebungen, d. h. zu einer stabileren Outperformance. Bei näherer
Betrachtung der verschiedenen Anleihen, die jede Strategie kauft, stellen wir
fest, dass Anleihen mit gegenläufigen Faktor-Engagements zur geringeren
Performance der gemischten Portfolios beitragen. Besonders hervorstechend sind
Value-Traps, d. h. Anleihen, die günstig aussehen, aber beim Momentum schlecht
abschneiden. Mit anderen Worten: Aus Value-Sicht sehen sie wie eine attraktive
Anlage aus, aber aus Momentum-Sicht kann sich ihre Bonität verschlechtern.
Beachten Sie, dass diese Value-Traps zwar im Rahmen des gemischten
Portfolioansatzes gekauft werden können, im Rahmen des integrierten Ansatzes
jedoch wahrscheinlich ausgeschlossen worden wären.
Sehr ähnliche Ergebnisse gibt es für Investment-Grade-Anleihen (die Ergebnisse
sind in der Studie verfügbar). Beide Strategien weisen in jedem Marktumfeld eine
positive Information Ratio auf, und der integrierte übertrifft den gemischten
Ansatz. Letzterer hat in Zeiten steigender Spreads die größten Schwierigkeiten,
wie etwa während der globalen Finanzkrise 2008-2009, als es durch die Auswahl
einiger der oben genannten Value-Traps zu einem starken Rückgang kam.
Fazit
Vorhandene Value-Traps auf dem Markt für Unternehmensanleihen verdeutlichen die Bedeutung der Risikokontrolle beim Factor Investing. Dies gelingt entweder direkt durch die Verbesserung des Value-Faktors, zum Beispiel durch den Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens, wie in unserem Artikel „Wie maschinelles Lernen das Value-Investing in Unternehmensanleihen verbessert„ beschrieben, oder durch einen integrierten Multifaktor-Ansatz bei der Portfoliokonstruktion, wie er in unserer jüngsten Studie vorgestellt wurde.
Lesen Sie die gesamte Studie „How to construct a long-only multifactor credit portfolio„ hier
Footnotes
1 Blonk and Messow (2024), ‘How to Construct a
Long-Only Multifactor Credit Portfolio?’ Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4775767
2 A large literature of papers on equity factor portfolio
construction is available, for example: Blitz and Vidojevic (2018) or Ghayur et
al. (2018)
3 The IR is calculated by dividing the outperformance by tracking
error.
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